Análisis de prensa chilena
Proyecto de ciencia de datos desarrollado en R para analizar texto de noticias chilenas. Comprende módulos para realizar web scraping de sitios web de prensa para obtener el texto de sus noticias, procesos para transformar ese texto en palabras (tokens), y procesos para analizar dicho corpus de palabras usando distintas técnicas estadísticas.
Actualmente, el corpus de noticias obtenido supera las 590.000 noticias individuales, las cuales suman un total de 105 millones (!) de palabras, abarcando más de 21 fuentes periodísticas distintas.
Aplicaciones web
Análisis de prensa chilena por semanas
Aplicación web desarrollada en R que muestra varios gráficos que cuantifican el contenido de las noticias de prensa escrita de Chile. Los gráficos permiten identificar qué palabras son las más usadas a través del tiempo, lo cual a su vez permite ver cómo va variando el acontecer nacional. Esta aplicación es una muestra de la utilidad del análisis de texto para resumir gran cantidad de información por medio de visualizaciones interactivas.
Accede a la aplicación en este enlace
Principales hallazgos
próximamente…
Estructura del código
El script prensa_procesar.R es un orquestador desde el
que se pueden realizar todos los pasos de obtención, procesamiento y
análisis de datos. Muchos de estos procesos son altamente demandantes en
términos de hardware, dado que estamos trabajando con bases de datos de
cientos de miles de observaciones con columnas que contienen miles de
palabras por cada fila, o bien, tablas con cientos de millones de filas
que contienen los términos de todo el corpus. Por lo anterior, todos
estos procesos han sido optimizados para usar las funciones más
eficientes (luego de realizar varios benchmarks), reducir el costo de
memoria de las operaciones (dado que la magnitud de los datos es
imposible de mantener en memoria en ordenadores comunes), y aprovechar
al máximo el procesamiento paralelo en múltiples núcleos de CPU.
Scraping
En la carpeta modulos se encuentran decenas de scripts
individuales, uno por cada medio de comunicación o fuente de prensa,
cada uno de los cuales realiza scraping de las noticias de dicho medio y
las guarda. Actualización: si requieres acceder a los
módulos de web scraping, por favor contactarme directamente.
Es posible realizar el scraping de uno de los medios ejecutando estos
scripts individualmente, o bien, usarlos todos de forma simultánea y
paralela (todos al mismo tiempo) ejecutando las funciones del script
prensa_obtener_datos.R. Por ejemplo, para scrapear las
noticias del diacio CNN Chile, se cargan las librerías del script
prensa_obtener_datos.R y se cargan las funciones del
proyecto con source("funciones.R"), para así poder ejecutar
la función scraping_prensa("modulos/cron_cnnchile.r"), la
cual va a ejecutar un background job de RStudio, es decir, un
proceso que se ejecuta de forma independiente y en el fondo (sin
bloquear la consola de R).
Los resultados del scraping se guardarán en la carpeta con el nombre
del medio, dentro de resultados/.
Los scripts que en prensa_obtener_datos.R dicen “hist”
son “históricos”, es decir, dentro de cada script están comentadas
líneas que permiten obtener noticias hacia atrás, y no sólo las más
recientes. La capacidad de obtener noticias pasadas depende de cada
fuente, ya que algunas limitan el acceso a noticias antiguas, y otras
simplemente no las tienen disponibles.
prensa_obtener_datos.Rejecuta múltiples procesos simultáneos (usando background jobs de RStudio), que corresponden a scripts que realizan scraping de un sitio web en específico, y guarda sus resultados en un archivo individual enresultados/{modulo}/. Se puede ejecutar diariamente para mantener actualizadas las fuentes de datos con las noticias recientes. El web scraping se realiza usando los paquetes{rvest}y{polite}, los cuales en conjunción realizan un scrpaing “ético”, en el sentido de que realizan solicitudes de datos eficientes y respetando los tiempos de carga de los servidores, con el objetivo de no sobrecargarlos y respetar sus políticas sobre obtención de datos.procesamiento/prensa_p1_cargar_datos.Rcarga los datos scrapeados obtenidos por el paso anterior, los une, limpia y guarda en una sola base de datos, una noticia por fila. La carga y unión de los resultados individuales se realiza de forma paralela usando{furrr}. La limpieza de texto es un procedimiento computacionalmente intenso (dado que implica detectar patrones en el texto para eliminar símbolos e interpretar fechas), por lo que los datos cargados son divididos en piezas más pequeñas, y cada pieza se procesa en un proceso paralelo para aprovechar múltiples procesadores, y el resultado de cada limpieza se guarda individualmente en la carpetadatos/preprocesados/para evitar mantener los datos en memoria. Finalmente, estas piezas procesadas son vueltas a cargar y unidas como un solo archivo,datos/prensa_datos.feather, que es la base principal que contiene todas las noticias ordenadas, limpiadas, e individualizadas con un ID único.procesamiento/prensa_p2_procesar_texto.Res el proceso en el que se tokenizan los textos de las noticias; es decir, se transforma una cadena de texto en todas las palabras individuales que conforman el cuerpo de la noticia, eliminando las stopwords o palabras que son irrelevantes para el significado del texto. Para procesar la tokenizacion de forma eficiente, la base de datos se divide en piezas pequeñas de igual tamaño para ser procesadas en paralelo y guardadas individualmente, igual que en el paso anterior. Esto es para reducir la cantidad de información que se debe mantener cargada en la memoria, al relevar los resultados al disco duro. De este proceso se obtienedatos/prensa_palabras.feather, una base de datos con más de 90 millones de filas, donde cada fila es una palabra asociada al ID único de la noticia de la cual proviene.procesamiento/prensa_p3_calcular_conteo.Rcarga la base de datos por palabras, y cuenta la frecuencia de palabras por noticia de forma paralela, para obtenerdatos/prensa_palabras_conteo.parquet, una base similar a la anterior, pero cuyas palabras son únicas por cada noticia, y contiene la frecuencia de cada término por noticia. El conteo de palabras se realiza primero agrupando las palabras según su raíz (por ejemplo, “notici” es la raíz de “noticia”), de modo que palabras que comparten una misma raíz son contadas como una misma palabra (noticia, noticias, noticiario, noticioso), y luego se aplica un algoritmo que reconstruye la palabra completa a partir de la raíz, privilegiando la elección de verbos singulares, en infinitivo, y frecuentes.
Análisis
analisis/prensa_calcular_correlacion.Rpara calcular correlación entre palabras dentro de noticias, retornando una base con palabras y sus pares correlacionados.analisis/prensa_calcular_topicos.Rdonde se procesan las noticias para identificar topicos de forma automática y no supervizada mediante machine learning.analisis/prensa_detectar_temas.Rdonde se evalúa la presencia de términos específicos en cada noticia, y en base al porcentaje de términos coincidentes con respecto a las palabras totales, etiquetar cada noticia con la temática que engloba a los términos; por ejemplo, noticias donde más de 3% de las palabras tienen que ver con robos, asaltos, etc., serán categorizadas como noticias sobre delincuencia.- Y más…
Licencia
Este código se rige por la licencia GNU General Public License, una licencia de código abierto, por lo que puedes usar el código libremente y modificarlo, pero debes compartir tus modificaciones bajo la misma licencia. Esto permite a los usuarios usar y modificar el software, garantizando que el código resultante seguirá siendo libre (copyleft) al imponer que subsecuentes usos o modificaciones del código deban tamnbién ser compartidas de forma abierta. Por favor, citar este repositorio, y su autor, Bastián Olea Herrera.
Puedes ver mis otros proyectos de ciencia de datos en R en mi portafolio de visualizadores de datos sociales en R